Méthodes de modélisation des écosystèmes

Les méthodes analytiques

Les méthodes analytiques utilisent un formalisme mathématique pur. Elles se rapportent à un ensemble mathématique de procédures pour trouver les solutions exactes aux équations, différentielles ou autres. Tant que les comportements des équations mathématiques sont bien connus, les méthodes analytiques ont une grande puissance si un certain aspect de nature peut être bien décrit par une ou plusieurs de ces équations. Les méthodes analytiques ont été employées considérablement dans quelques aspects de l’écologie, particulièrement, dans la biologie et dans la génétique. Les méthodes analytiques ont également été utiles dans le développement des modèles théoriques qui servent de base à beaucoup de développements dans la théorie écologique. Dans certain cas les modèles analytiques ont été utiles dans le développement des programmes de gestion de population. Malheureusement ils ont été moins utiles dans l’étude des écosystèmes entiers. La raison est que les équations analytiques sont utiles seulement dans certaines conditions plutôt restreintes, c.-à-d., seulement quand les équations décrivant des processus biotiques sont linéaires et/ou quand il y a relativement peu d’équations à résoudre en même temps. Un modèle d’écosystème inclut normalement un très grand nombre d’équations dont certaines sont non linéaires. Ainsi l’approche analytique n’est pas normalement très utile dans la construction des modèles d’écosystèmes en raison de la nécessité de résoudre simultanément des douzaines, voire centaines d’équations, dont beaucoup peuvent être nonlinéaires.

Les méthodes par simulation

La simulation se rapporte réellement au processus à mettre n’importe quelle équation réglée sur un ordinateur et d’explorer des conséquences. Techniquement « numérique » pourrait être l’antonyme préféré à analytique, mais la simulation est généralement employée. La simulation permet de résoudre un grand nombre d’équations simultanément, en intégrant la non-linéarité de certaines de ces équations. Les méthodes de modélisation par simulation se subdivisent en deux groupes : les simulations à composantes analytiques (discrétisées ou non) et les méthodes purement discrètes. Une variante très importante du premier groupe, appelée modèles à compartiments, repose sur des équations différentielles décrivant un système à l’équilibre. Les systèmes dynamiques s’intéressent aux systèmes comportant des autorégulations dites feedback. Les simulations par modèle théorique mettent en jeu plusieurs méthodes analytiques.

Le deuxième groupe comporte de nombreuses variantes et de loin est le plus complexe à réaliser. Elles sont les plus puissantes. Ce sont en fait un ensemble de méthodes pouvant se combiner à des degrés divers. A la différence des modèles de simulation continue, le temps y est discrétisé. Les événements d’un écosystème (reproduction, capture d’une proie, dissémination, prélèvement d’eau, précipitations, etc.…), retenus dans le modèle, ne sont susceptibles d’intervenir qu’à des intervalles de temps d’une fréquence soit variable (fonction d’une loi de distribution), soit fixée par avance pour la simulation (heure, journée, semaine, mois, année,…, au choix de l’expert écologue et en accord avec les possibilités informatiques). [HD 1993].

Concepts de base de GoldSim

L’environnement de simulation de GoldSim est hautement graphique et complètement orienté objet. Ainsi vous créez, documentez, et présentez des modèles en créant et en manoeuvrant les objets graphiques représentant les composants du système, des données et des rapports entre les données. Dans un sens, GoldSim est comme « un bilan visuel » vous permettant visuellement de créer et de manoeuvrer des données et des équations. Comme Modélisation systémique : application aux dynamiques hydrologiques du Lac de Guiers on peut le voir dans l’exemple simple montré ci-dessus, GoldSim se base sur la façon dont les divers objets de votre modèle sont connectés, pour indiquer automatiquement leurs influences et interdépendances en les reliant visuellement d’une façon appropriée. Également, GoldSim pose et résout les équations représentées par les objets et leurs interdépendances. Les éléments sont les modules fondamentaux d’un modèle de GoldSim.

Chaque type d’élément a un symbole particulier ou une image graphique (que vous pouvez plus tard adapter aux besoins du client) par lequel il est représenté sur l’écran. Typiquement, vous donnez à chaque élément un nom unique par lequel il est mis en référence (par exemple, X, volume, précipitations, taux de remplissage). La plupart des éléments acceptent des entrées, et alternativement des sorties de produit. GoldSim fournit une grande variété d’éléments. Certains de ces éléments fournissent un mécanisme à l’utilisateur pour saisir des données d’entrée dans le modèle. D’autres éléments représentent les fonctions qui opèrent entre une ou plusieurs entrées (qui pourrait être un nombre, équation, ou une référence à un autre élément) et produisent une ou plusieurs sorties. Une classe spéciale d’éléments est désignée pour produire de la dynamique dans les modèles.

Les éléments d’événement (Event element) Certains processus se produisent instantanément ou discrètement, plutôt que sans interruption. GoldSim fournit une variété d’éléments spécialisés d’événement pour simuler l’occurrence et les conséquences des événements discrets. Des événements peuvent être produits régulièrement (« se produit exactement une fois par an au 1e juillet « ), aléatoirement (« se produit en moyenne, une fois par an »), ou être basés sur certain ensemble de conditions (« quand A est plus grand que B et que la valeur de C a changé »). Un événement peut déclencher une ou plusieurs conséquences, telles que changer le statut de quelque chose dans le modèle (« cette tache est maintenant complète « ), réalisant une étape importante indiquée, ou faisant un changement discret à une certaine quantité dans votre modèle (« ajoutez 1000 m3 au volume »). Ces éléments facilitent la simulation réaliste des événements discrets tels que les transactions financières, les accidents, les échecs de système, donnent l’assaut à, des grèves de main-d’oeuvre, et des procès. Les événements de ce type peuvent avoir des effets importants sur l’exécution de beaucoup de systèmes, et il est donc important de les représenter d’une façon réaliste.

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Table des matières

I.Introduction
II.Modélisation systémique
II.1 Système
II.2 Modélisation
II.3 Modélisation systémique
II.3.1 les relations entre les éléments
II.3.2 Le principe de totalit
II.3.3 L’organisation hiérarchique des systèmes
II.3.4 La complexité des systèmes
II.3.5 Les régulations des systèmes
II.4 Approches systémique et analytique
II.5 Méthodes de modélisation des écosystèmes
II.5.1 Les méthodes analytiques
II.5.2 Les méthodes par simulation
II.6 Simulation de Monte Carlo
III. Le lac de Guiers
III.1 Situation géographique
III.2 Description
III.3 modèles de la gestion des eaux du lac
IV.Le modèle hydrologique du Guiers
IV.1 Objectif
IV.2 Bilan hydrologique
IV.3 Volume moyen annuel
IV.3.1 Les apports
IV.3.1.1 Le fleuve Sénégal
IV.3.1.2 Les précipitations
IV.3.1.3 Les rejets de la CSS
IV.3.1.4 Les transferts Ferlo Lac
IV.3.2 Les pertes
IV.3.2.1 L’évaporation
IV.3.2.2 L’irrigation
IV.3.2.3 Les prélèvements de la SDE
IV.3.2.4 Les transferts Lac Ferlo
IV.3.3 Surface moyenne
IV.3.4 Niveau d’élévation du lac
V.GoldSim
V.1 Le logiciel GoldSim
V.2 Concepts de base de GoldSim
V.3 Les éléments de GoldSim
V.3.1 Les éléments d’entrées
V.3.2 Les éléments de fonction
V.3.3 Les éléments de stock
V.3.4 Les éléments de retard
V.3.5 Les éléments d’événement
V.3.6 Les éléments de liaison
V.3.7 Les éléments de résultats
V.3.8 Les conteneurs
VI.Présentation du modèle
VI.1 Le Dashboard
VI.2 Le bilan hydrologique
VI.3 Les apports
VI.4 Les pertes
VI.5 Les des apports du fleuve
VI.6 Les précipitations
VI.7 L’irrigation
VI.8 Les exploitations
VI.9 Le calcul des résultats
VII Résultats de simulation
VII.1. Simulation 1
VII.2. Simulation 2
VII.3. Simulation 3
VIII. Conclusion
VIII. Bibliographie Télécharger le rapport complet